tree . ├── LICENSE ├── Procfile ├── README.md ├── main.py └── requirements.txt
heroku login次に同じようにLINEのアカウント設定を環境変数に追加する必要があるのですが、、、
heroku config:set LINE_CHANNEL_SECRET="チャンネルシークレット" -app アプリケーション名 heroku config:set LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN="アクセストークン" -app アプリケーション名その後、ブラウザ上で手動でデプロイします。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D
from keras import optimizers
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import EarlyStopping, CSVLogger
from keras import backend as K
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img_width = 100
img_height = 100
train_data_dir = 'data/train'
valid_data_dir = 'data/validation'
datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)
train_generator = datagen.flow_from_directory(directory=train_data_dir,
target_size=(img_width,img_height),
classes=['Glyffindor','Hufflpuff','Ravenclaw','Slytherin'],
batch_size=16)
validation_generator = datagen.flow_from_directory(directory=valid_data_dir,
target_size=(img_width,img_height),
classes=['Glyffindor','Hufflpuff','Ravenclaw','Slytherin'],
batch_size=16)
model =Sequential()
model.add(Conv2D(32,(3,3), input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(32,(3,3), input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(64,(3,3), input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(4))
model.add(Activation('softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='rmsprop',metrics=['accuracy'])
es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)
training = model.fit_generator(generator=train_generator,
steps_per_epoch=400 // 16,
epochs=20,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=80//16,
callbacks=[es])
model.save('models/sorting_deep_hat.h5')
from keras.models import load_model
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
model = load_model('models/sorting_deep_hat.h5')
image = cv2.imread('data/sample/harrypotter.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
for (x, y, w, h) in faces:
face_image = image[y:y+h, x:x+w]
face_image = cv2.resize(face_image, (100, 100))
b,g,r = cv2.split(image)
i = cv2.merge([r,g,b])
i = cv2.resize(i,(100, 100))
i = np.array([i / 255.])
house = np.argmax(model.predict(i))
if house == 0:
house_name = 'Glyffindor'
color = (0, 0, 255)
elif house == 1:
house_name = 'Hufflpuff'
color = (0, 255, 255)
elif house == 2:
house_name = 'Ravenclaw'
color = (255, 0, 0)
elif house == 3:
house_name = 'Slytherin'
color = (0, 255, 0)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(image, house_name, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 4)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv次に、設定をしていきます。
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bashrcpyenvコマンドを実行して使えるかどうかを確認してください。
git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bash_profile
#Pythonのコンパイルに必要なライブラリ軍をまずはインストール sudo apt-get install git gcc make openssl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev #pyenvでインストールできるバージョンの確認 pyenv install --list #使用するバージョンのPythonをコンパイル pyenv install 3.6.4 #仮想環境を作成 #ENV_NAMEは仮想環境の名前を入れます pyenv virtualenv 3.6.4 ENV_NAME #現在ある仮想環境を確認 pyenv virtualenvs #仮想環境の有効化、無効化 pyenv activate ENV_NAME pyenv deactivate #仮想環境の削除 pyenv uninstall ENV_NAME
pip3 uninstall tornado pip3 install tornado==4.5.3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import tensorflow as tf Illegal instruction (コアダンプ)環境は下記です。
pip uninstall tensorflow tensorflow-tensorboard pip install tensorflow==1.5
apt-cyg install python apt-cyg install python-setuptools
easy_install pip
pip install trash-cli
cv::fillPoly
を使って書こうと思ったのですが，
描画処理 — OpenCV-CookBook
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main(int argc, char *argv[])
{
cv::VideoCapture cap(0);
cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
// カメラがオープンできたかの確認
if(!cap.isOpened()) return -1;
cv::namedWindow("Capture", CV_WINDOW_AUTOSIZE|CV_WINDOW_FREERATIO);
while(1) {
cv::Mat frame;
cap >> frame;
cv::Point pt[4]; //任意の4点を配列に入れる
pt[0] = cv::Point(100, 100);
pt[1] = cv::Point(150, 200);
pt[2] = cv::Point(300, 300);
pt[3] = cv::Point(400, 100);
//描画 引数は (画像, 点の配列, 点の数, 色)
cv::fillConvexPoly( frame, pt, 4, cv::Scalar(0,0,200) );
cv::imshow("Capture", frame);
if(cv::waitKey(30) >= 0){
break;
}
}
}
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
def main():
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
#カメラのキャプチャからフレームを取得する
ret, frame = cap.read()
#多角形を記述
contours = np.array( [ [100,100], [100,230], [230, 250], [150,70] ] )
#fillConvexPolyで多角形を描画
cv2.fillConvexPoly(frame, points =contours, color=(0,0,255))
cv2.imshow('Camera Capture', frame)
#何かキーを押したら終了
if cv2.waitKey(10) > 0:
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
break
if __name__ == '__main__':
main()
<?xml version="1.0"?>となって説明通りにいかない．
<ItemSearchErrorResponse xmlns="http://ecs.amazonaws.com/doc/2009-07-01/"><Error><Code>MissingParameter</Code><Message>The request must contain the parameter Signature.</Message></Error><RequestId>b2e7e58c-81a1-4590-8a01-3fce9a946762</RequestId></ItemSearchErrorResponse>
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe3 in position 0: ordinal not in range(128)
import timepythonでまでsleep関数を使いたくないが、まあ一時的にということで
time.sleep(t[s])
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-7というようなエラーが出てしまう。これは文字コードがutf-8ではなくasciiになっているため。